世界已经远远超过了工业革命,现在我们正在经历数字革命的时代。机器学习,人工智能和大数据分析是当今世界的现实。

最近,我有机会与以下公司的产品高级副总裁Ciaran Dynes进行了交谈: 塔伦德 以及Justin Mullen,常务董事 数据ly。 塔伦德是一家向企业提供大数据解决方案的软件集成供应商,而Datalytyx是大数据工程,数据分析和云解决方案的领先提供商,可在整个企业中实现更快,更有效和更有利可图的决策。

大数据运营的演变

为了进一步了解大数据运营的发展,我问了贾斯汀·穆伦(Justin Mullen)关于他的公司五年前所面临的挑战,以及他们为什么要寻找现代的集成平台。他回应说:“我们面对客户所面临的类似挑战。在大数据分析之前,这就是我所说的

他回应说:“我们面对客户所面临的类似挑战。在大数据分析之前,这就是我所说的 “困难的数据分析。” 有大量的手动聚合和处理来自大多数本地系统的数据。然后,我们可能面临的最大挑战是在应用各种可用的分析算法来分析原始数据并以有意义的方式可视化结果以使业务理解之前,集中并信任数据。

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他进一步补充说:“我们的客户不仅希望进行一次分析,而且希望在几个月和几年中不断刷新KPI性能的更新。通过手动数据工程实践,我们很难满足客户的需求,那就是当我们决定我们需要一个强大而可信赖的数据管理平台来解决这些挑战时。”

数据科学的到来

大多数经济学家和社会科学家都对接管制造和商业流程的自动化感到担忧。如果数字化和自动化继续以目前的速度增长,那么机器很有可能部分取代劳动力。我们今天看到的是世界上一些现象的例子,但预计在将来会更加突出。

但是,戴恩斯说:“数据科学家正在提供解决方案,以解决当今各个部门面临的复杂而复杂的问题。他们正在利用来自数据分析的有用信息来理解和修复问题。数据科学是一种输入,而输出是以自动化的形式产生的。机器实现了自动化,但是人类提供了必要的输入以获得所需的输出。”

这在人机服务需求上实现了平衡。自动化和数据科学都是并行的。一个过程不完整,一个过程就不完整。如果无法操纵原始数据以产生有意义的结果,那么原始数据将一文不值,并且类似地,如果没有足够且相关的数据,机器学习就不会发生。

将大数据纳入业务模型

戴恩斯说:“企业正在意识到数据的重要性,并将大数据和机器学习解决方案纳入其业务模型。”他进一步补充说:“我们看到自动化在我们周围发生。它在电子商务和制造业领域显而易见,并且在移动银行和金融领域拥有广泛的应用。”

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当我问他关于机器学习流程和平台需求转变的看法时,他补充说:“需求一直存在。五年前和现在,数据分析同样有用。唯一的区别是,五年前存在企业垄断,并且数据是秘密存储的。谁拥有数据,谁就能拥有力量,只有少数杰出的市场参与者有权访问数据。”

贾斯汀曾与多家公司合作。他最杰出的客户包括Calor Gas,Jaeger和Wejo。在谈到这些公司在实施高级分析或机器学习之前面临的挑战时,他说:“我的大多数客户面临的最大挑战是在一处存储基本数据,以便可以同时运行复杂算法,但结果却可以在一个地方查看以便进行更好的分析。数据管道和数据管道对于使数据洞察力变得连续而不是一次就变得至关重要。”

快速数字化的原因

戴恩斯说:“由于两个主要原因,我们正在经历快速的数字化。在过去的几年中,该技术以指数级的速度发展,其次,组织文化已发生了巨大的发展。”他补充说:“随着开源技术和云平台的出现,数据现在变得更加可访问。现在,越来越多的人可以访问信息,他们正在利用这些信息来谋取利益。”

除了技术的进步和发展,“进入劳动力市场的新一代还依赖于技术。他们在日常日常工作中严重依赖该技术。他们更愿意进行透明的沟通。因此,由于他们准备谈论自己的观点和偏好,因此更容易从这一代收集数据。他们准备提出并回答不可能的问题,”戴恩斯说。

在谈到公司在选择大数据分析解决方案时面临的挑战时,Mullen补充说:“在采用机器学习的过程中,行业当前面临的挑战是双重的。他们面临的第一个挑战与数据收集,数据摄取,数据管理(质量)以及数据聚合有关。第二个挑战是解决在数据工程,高级分析和机器学习方面缺乏人类技能的问题。”

“您需要将新世界与旧世界融合。
旧世界严重依赖大批量数据收集
而新世界则主要关注实时数据解决方案”

戴恩斯说:“您需要将新世界与旧世界融合。旧世界严重依赖数据收集,而新世界则主要关注数据解决方案。当今行业中有限的解决方案可以立即同时满足这两个要求。”

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他总结说:“数据工程的重要性不可忽视,机器学习就像潘多拉魔盒一样。它的应用在许多领域都得到广泛应用,一旦您建立了自己的质量提供商,企业就会为您提供服务。这是一件好事。”

跟随 西亚兰·戴恩斯(Ciaran Dynes), 贾斯汀·穆伦(Justin Mullen)和罗纳德·范·隆 推特领英 有关大数据解决方案和机器学习的更多有趣更新。